\chapter{章节标题}
\label{cha:introduction}

以下是简单的示例代码。

\section{二级标题}

\subsection{三级标题}

\subsubsection{四级标题}

\paragraph{段落标题}

这是一段文字。

\section{公式}
\label{sec:equation}

% 在不需要引用时，\label可以省略
\begin{equation}
\label{eq:error}
	E_p=\sum_i\rho_h(e_{p,i}^T\Omega_i^{-1}e_{p,i})
\end{equation}
其中，$\rho_h$为Huber鲁棒代价函数，增加了系统对于噪声点的鲁棒性……
% 方程组使用\left\{\begin{aligned}\end{aligned}\right.
% 矩阵考虑\begin{array}\end{array}

\subsection{引用}

上角标引用：ORB算法\cite{ORB}，LSD算法\tcite{LSD}，ORB-SLAM2\cite{ORB-SLAM2}算法。非角标引用：基于多视角互补的SLAM算法\mcite{xs2020SLAM}。

\subsection{插图}

\subsubsection{figure}

插入图片。多幅图像排列时，使用subfigure或minipage。
% 图片位置参数：! 不考虑美学， h 当前位置， t 页面顶部， b 页面底部， p 独立一页（一般不用）
\begin{figure}[htb]
	\centering
	% includegraphics支持width、height、scale参数
	\includegraphics[width=0.7\textwidth]{autodrive.png}
	% footnotemark和footnotetext配合可以标注图片来源
	\caption{自动驾驶中的环境建模\protect\footnotemark[1]}
	\label{fig:introduction:autodrive}
	\addtocounter{figure}{-1}
	\renewcommand{\figurename}{Fig.}
	\caption{The environment reconstruction in automatic driving}
\end{figure}
\footnotetext[1]{图片来自于网络 http://auto.eastday.com/a/180720170248887.html}

\subsubsection{minipage}
minipage示例如图\ref{fig:line_optim:input}所示。

\begin{figure}[htb]
	\centering
	\begin{minipage}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=0.8\textwidth]{tum-fr3-office-input1.png}
		\subcaption{场景输入图1}
		\label{fig:line_optim:input1}
	\end{minipage}
	\vspace{0.1in} %纵向间距，单位in或cm或pt等
	\begin{minipage}[t]{0.45\textwidth}
		\centering
		\includegraphics[width=0.8\textwidth]{tum-fr3-office-input2.png}
		\subcaption{场景输入图2}
		\label{fig:line_optim:input2}
	\end{minipage}
	\vspace{0.1in}
	\caption{TUM数据集{\itshape fr3\_long\_office}序列输入图}
	\label{fig:line_optim:input}
	\addtocounter{figure}{-1} %必须计数减一，否则上下中英标题的序号会递增
	\renewcommand{\figurename}{Fig.}
	\caption{The input images of {\itshape fr3\_long\_office} sequence in TUM dataset}
\end{figure}

\subsubsection{subfugure}
subfigure示例如图\ref{fig:line_optim:map}所示。

\begin{figure}[htb]
	\centering
	% subfigure[场景输入图像]{}
    \begin{subfigure}[b]{0.8\textwidth}
		\centering
		% 并排两个图像，也可以使用“\\”换行，改为纵向排列
        \includegraphics[width=0.45\textwidth]{tum-fr3-office-input1.png} %\\
        \includegraphics[width=0.45\textwidth]{tum-fr3-office-input1.png}
        \caption{场景输入图像}
    \end{subfigure}
    \vspace{0.3cm}
    \begin{subfigure}[b]{0.45\textwidth}
        \centering
        \includegraphics[width=0.9\textwidth]{line-map-TUM-fr3-office-lf.png}
        \caption{LF-SLAM算法的重建结果}
    \end{subfigure}
    \vspace{0.2cm}
    \begin{subfigure}[b]{0.45\textwidth}
        \centering
        \includegraphics[width=0.9\textwidth]{line-map-TUM-fr3-office-ours.png}
        \caption{本章算法的重建结果}
    \end{subfigure}
    \vspace{0.2cm}
	\caption{在TUM {\itshape fr3\_long\_office}序列上的重建结果}
    \label{fig:line_optim:map}
    \addtocounter{figure}{-1}
    \renewcommand{\figurename}{Fig.}
    \caption{The results of mapping on {\itshape fr3\_long\_office} sequence in TUM}
\end{figure}

\subsection{表格}

表格示例如表\ref{table:running_time}所示。

\begin{table}[htb]
    \centering
    \small
    \caption{主流方法与本章方法的平均运行时间}
    \label{table:running_time}
    \addtocounter{table}{-1}
    \renewcommand{\tablename}{Table}
    \caption{The average running time of mainstream and the method in this chapter}
	\begin{center}
		% c 居中，l 左对齐，r 右对齐，t 指定列宽，顶部对齐，b 底部对齐，p 指定列宽，顶部对齐， m 指定列宽，居中对齐
		% | 表格竖线
        \begin{tabular}{c|p{2.2cm}<{\centering}|p{2.2cm}<{\centering}|p{2.2cm}<{\centering}|p{2.2cm}<{\centering}}
        \hline
		% 表头斜线，根据情况使用
		\diagbox[width=2.7cm,height=2cm,dir=NW]{数据集}{时间\\\ (ms)}{方法}	&ORB-SLAM	&PL-SLAM	&LF-SLAM &\ 本章方法\ 	\\
        \hline
        TUM			&20.6 		&45.9		&29.7	&26.8	\\
        7-Scenes	&20.0		&45.4		&28.6	&27.1	\\
		\hline
        \end{tabular}
    \end{center}
\end{table}

\subsection{列表}

\subsubsection{enumerate}
enumerate列表带编号，默认样式1.

\begin{enumerate}[1)]
	\item 分析现有SLAM框架的优势和不足，提出一种多视角互补的SLAM框架，该框架对现有框架做了改进，相比于现有框架，利用了观测数据的帧间约束信息，在位姿精度和重建效果方面提供了更大的提升空间。
	\item 在多视角互补框架下，结合多视角观测信息，提出一种可信度量方式，尽可能地降低不可靠特征对位姿优化带来的干扰，提升相机定位精度。
	\item 在多视角互补框架下，利用前后帧的观测信息，求解相机位姿和三维特征信息，同时也对局部帧的二维线条进行反向优化，提升线条完整度和端点的准确度，从而提升重建质量。
	\item 在多视角互补框架下，融合点线面特征，构建复合特征，在复合特征结构下，优化求解相机位姿和三维地图，提升优化速度和位姿精度，提高地图重建质量。
\end{enumerate}

\subsubsection{itemize}
itemize列表

\begin{itemize}
\item 第1章\quad 绪论

\item 第2章\quad 相关知识及数据集

\item 第3章\quad 基于多视角互补的SLAM框架

\item 第4章\quad 基于多视角互补的捆绑优化算法

\item 第5章\quad 基于多视角互补的线条优化算法

\item 第6章\quad 基于多视角互补的复合特征优化算法

\item 结论

\end{itemize}

\bjutclearpage